import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.Stack;

//  学过排序只有3个是稳定的
//      插入      冒泡     归并

//  时间复杂度 != 代码的运行时间
//  时间复杂度不是看你运行的时间来说明的 时间只是一个衡量的某个标准
public class TestSort {

    /**
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *      最好的情况是O(N):本身就是有序的
     *      根据这个结论 推导出另一个结论：对于直接插入排序来说 数据越有序 越快
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的
     *      一个本身稳定的排序可以实现不稳定排序
     *      但是一个本身不稳定的排序 是不可以编程稳定的排序的
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if (array[j] > tmp) {//如果是这样array[j] >= tmp  那么就变成不稳定排序
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
//                    array[j+1] = tmp;如果代码放这里  那么j<0的时候就没有进循环 那么array[0] 就没有填入tmp
                    break;//只要遇到比tmp小的就结束这次循环
                }
            }
//            j回退到了 小于0的地方
            array[j+1] = tmp;
        }
    }


    public static void main1(String[] args) {
        int[] array = {12,5,18,10,4,2};
        insertSort(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }





//    希尔排序（分组）
    /**
     * 时间复杂度[和增量有关系]：O(N^1.3~N^1.5)
     * 空间复杂度：O(1)
     *  稳定性：不稳定的
     *      看在比较过程中 是否发生了跳跃式交换 如果发生跳跃式交换 那么就是不稳定排序
     * @param array 数组
     * @param gap   分几组
     */
    public static void shell(int[] array, int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >= 0 ; j-=gap) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            shell(array,gap);
            gap /= 2;
        }
        shell(array,1);//保证最后一组是1 (最后一组使用直接插入排序)
    }

//    通过测试保证shell没写错  因为gap=1时 是会使用直接插入排序
    public static void testShellSort(int[] array) {
        int[] ret = {5,3,2,1};
        for (int i = 0; i < ret.length; i++) {
            shell(array, ret[i]);//分别分 5组 3组 2组 1组
//            [7, 4, 9, 34, 0, 8, 5, 22, 55, 6, 12, 33, 56, 89, 77]
//            [5, 0, 8, 6, 4, 9, 7, 12, 33, 34, 22, 55, 56, 89, 77]
//            [4, 0, 5, 6, 7, 9, 8, 12, 22, 34, 33, 55, 56, 89, 77]
//            [0, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 22, 33, 34, 55, 56, 77, 89]
        }
    }


    public static void main2(String[] args) {
//        int[] array = {12,5,18,10,4,2};
        int[] array = {12,5,9,34,6,8,33,56,89,0,7,4,22,55,77};
//        testShellSort(array);
        shellSort(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
//            [0, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 22, 33, 34, 55, 56, 77, 89]
    }



//    选择排序
//    先将交换写成函数(方便)
    public static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /**
     * 时间复杂度：O(N^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if (array[minIndex] > array[j]) {
//                    找到最小值下标
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,i,minIndex);
        }
    }
    public static void main3(String[] args) {
        //        int[] array = {12,5,18,10,4,2};
        int[] array = {12,5,9,34,6,8,33,0,0,56,89,0,7,4,22,55,77};
//        testShellSort(array);
        selectSort(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
//        [0, 0, 0, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 22, 33, 34, 55, 56, 77, 89]
    }



//    测一下时间
    public static void testTime(int capacity) {
        int[] array = new int[capacity];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = i;
        }
        long start = System.currentTimeMillis();
//        这些结果不固定
//        insertSort(array);//5
//        shellSort(array);//9
//        selectSort(array);//1402
//        heapSort(array);
        quickSort(array);//capacity  如果很大 会报错发生栈溢出  所以需要优化
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(end - start);
    }
    public static void testTime2(int capacity) {
        int[] array = new int[capacity];
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            array[i] = random.nextInt(capacity);
        }
        long start = System.currentTimeMillis();
//        这些结果不固定
//        insertSort(array);//3093
//        shellSort(array);//27
//        selectSort(array);//4612
//        heapSort(array);
        quickSort(array);//capacity  如果很大 会报错发生栈溢出  三数求中优化
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(end - start);
    }

    public static void main4(String[] args) {
        testTime(10_0000);
        testTime2(10_0000);
    }









//    堆排序

    /**
     * 建堆可以省略所以
     * 时间复杂度：O(N*log(2)N)
     *
     * 没有额外空间
     * 空间复杂度：O(1)
     *
     * 跳跃排序
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
//        1.建堆  时间复杂度：O(N)
        createHeap(array);
        int end = array.length-1;
//        2.交换然后调整 时间复杂度：O(N*log(2)N)
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            shiftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }


//    创建大根堆
    public static void createHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0; parent--) {
            shiftDown(array,parent,array.length);
        }
    }
    public static void shiftDown(int[] array,int parent,int len) {
        int child = parent*2+1;
        while (child < len) {
            if (child+1 < len && array[child] < array[child+1]) {
                child++;
            }
            if (array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = parent*2+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }



    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：O(N^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            int flag = 0;
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if (array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flag = 1;
                }
            }
            if (flag == 0) {
                break;
            }
        }
    }




//    快速排序
//      基准：
//          1.随机
//          2.三数取中
//          3.把和基准相同的数据 从两边 移到跟前
//              优化.利用直接插入排序 越有序越快的规则 来进行优化



//      递归太深会报错 所以需要优化 有序的情况
    /**
     * 时间复杂度：
     *      最好情况 每次都可以均匀的分割待排序序列：O(N*log(2)N)
     *      最坏情况 数据有序  或者逆序的情况  O(N^2)
     * 空间复杂度：O(log(2)N)
     *      最好情况 O(log(2)N)
     *      最坏情况 O(N)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
//    挖坑法
    public static void quickSort(int[] array) {//使用递归方法
        quick(array,0,array.length-1);
    }
    public static void quick(int[] array,int left,int right) {
//        递归结束条件
        if (left >= right) {
            return;
        }


//        优化
//        1.如果区间内的数据 在排序过程中 小于某个范围 可以使用直接插入排序
        if (right-left+1 <= 40) {//为什么需要+1  如 1,2,3,4,5 这里5个元素 4-0+1=5个元素
//            使用直接插入排序
            insertSort2(array,left,right);
            return;
        }

//        2.找基准之前 我们找中间大小的值-使用三数取中法  (三个数中第二大的值)
        int midValIndex = findMindValIndex(array,left,right);
        swap(array,midValIndex,left);
//        减少栈溢出的可能


        int pivot = partition(array,left,right);//基准

        quick(array,left,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,right);
    }
//    三数取中
    public static int findMindValIndex(int[] array,int start,int end) {
        int mid = start+((end-start)>>>1);//因为+的优先级大于>>>  使用需要加括号
        if (array[start] < array[end]) {
            if (array[mid] < array[start]) {
                return start;
            }else if (array[mid] > array[end]) {
                return end;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {//array[start] >= array[end]
            if (array[mid] < array[end]) {
                return end;
            }else if (array[mid] > array[start]) {
                return start;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }
//    求基准的方法
    public static int partition(int[] array,int start,int end) {
//        创建一个临时空间
        int tmp = array[start];

        while (start < end) {

            while (start < end && array[end] >= tmp) {//这里等号必须得写  如果两个值相等会死循环
//                第二个while的   start < end要加上这个条件   因为如果 是这个 1,2,3,4 有序
//                会导致end一直--      end的值会越界
                end--;
            }
//            end下标的值 < tmp 的值
            array[start] = array[end];


            while (start < end && array[start] <= tmp) {
                start++;
            }
//            start下标的值 > tmp 的值
            array[end] = array[start];
        }
        array[start] = tmp;
        return start;
    }


    public static void insertSort2(int[] array,int start,int end) {
//        传入的end就是当前 一串数据的最后一个值的下标
        for (int i = 1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= start; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
//            j回退到了 小于0的地方
            array[j+1] = tmp;
        }
    }



//  快速排序使用非递归方法
//      1.找基准
//      2.划分之后 把左右的数对都放到栈当中
//          前提：
//              Pivot左边有两个元素：pivot>left+1
//              Pivot右边你有两个元素：pivot<right-1
    public static void quickSort1(int[] array) {
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        int pivot = partition(array,left,right);

        if (pivot > left+1) {
//            左边有两及以上个元素
            stack.push(left);
            stack.push(right);
        }
        if (pivot > left+1) {
//            右边有两及以上个元素
            stack.push(left);
            stack.push(right);
        }

        while (!stack.isEmpty()) {
//            出栈 先出的是right
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();

            pivot = partition(array,left,right);
            if (pivot > left+1) {
                stack.push(left);
                stack.push(right);
            }
            if (pivot > left+1) {
                stack.push(left);
                stack.push(right);
            }
        }
    }
    public static void main6(String[] args) {
        int[] array = {12,5,9,34,6,8,33,56,89,0,7,4,22,55,77};
        quickSort1(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
//        [0, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 22, 33, 34, 55, 56, 77, 89]
    }





    /**
     * 合并两个有序的数组
     * @param array1    有序的
     * @param array2    有序的
     * @return
     */
    public static int[] mergeArray(int[] array1,int[] array2) {
        if (array1 == null || array2 == null) {
            return null;
        }
//        记录array1的首尾
        int s1 = 0;
        int e1 = array1.length-1;
//        记录array2的首尾
        int s2 = 0;
        int e2 = array2.length-1;
//        创建一个存放合并后的数组
        int k = 0;
        int[] tmp = new int[array1.length + array2.length];
//        两个数组 都不为空时 比较将小的元素加入到tmp数组中
        while (s1<=e1 && s2<=e2) {
            if (array1[s1] <= array2[s2]) {
                tmp[k++] = array1[s1++];
//                k++
//                s1++
            }else {
                tmp[k++] = array2[s2++];
            }
        }
//        其中一个数组为空是 把另一个剩下的元素填入tmp数组中
        while (s1 <= e1) {
            tmp[k++] = array1[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmp[k++] = array2[s2++];
        }
        return tmp;
    }

    public static void main7(String[] args) {
        int[] array1 = {1,4,7,9};
        int[] array2 = {2,3,6,10,23};
        int[] tmp = mergeArray(array1,array2);
        System.out.println(Arrays.toString(tmp));
//        [1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 10, 23]
    }


    /**
     * 时间复杂度：N*log(2)N  上到下递归log(2)N   每一层需要合并N
     * 空间复杂度：O(N)       一般情况是左边递归完再到右边 但是需要合并 所以左右两边都需要空间(tmp)
     * 稳定性：稳定的  ——>可以变成不稳定的 array[s1] <= array[s2不取等号 就是不稳定的
     * 归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortInternal(array,0,array.length-1);
    }

    public static void mergeSortInternal(int[] array,int left,int right) {
//        递归结束条件
        if (left >= right) {
            return;
        }


//        int mid = (left+right)>>>1;
        int mid = left + ((right-left)>>>1);
//        左边递归
        mergeSortInternal(array,left,mid);
//        右边递归
        mergeSortInternal(array,mid+1,right);
//        合并
        merge(array,left,mid,right);

    }
    public static void merge(int[] array,int left,int mid,int right) {
        if (array == null ) {
            return;
        }
//        记录array的左半部分   s1 e1 s2 e2可以省略但是这样写方便理解
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
//        记录array的右半部分
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;
//        创建一个存放合并后的数组
        int k = 0;
        int[] tmp = new int[array.length];
//        两个数组 都不为空时 比较将小的元素加入到tmp数组中
        while (s1<=e1 && s2<=e2) {
            if (array[s1] <= array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }
//        其中一个数组为空是 把另一个剩下的元素填入tmp数组中
        while (s1 <= e1) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
//            array[i] = tmp[i];//有问题 不一定数组是从0下标开始
            array[i+left] = tmp[i];
        }
    }


    /**
     * 非递归的归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort2(int[] array) {
//        每组数据的个数
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i+=gap*2) {
//                left mid right 关系要知道
                int left = i;

                int mid = left+gap-1;
//                防止mid越界  如果是 7 9 3 8 6 gap=2 mid越界
                if (mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }

                int right = mid+gap;
//                防止right越界  如果是7 9 3 gap=1 right越界
                if (right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
//                下标确定后 进行合并
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }



//    计数排序(了解)

    /**
     * 时间复杂度：O(N)
     * 空间复杂度：O(M)  M代表当前数据的范围  900~923   范围是[0~23]
     * 稳定性：对于当前代码是不稳定的     本质是稳定的
     * 计数排序  有n个数 数据范围是0~n之间的
     * @param array
     */
    public static void countingSort(int[] array) {
        if (array == null) return;

        int minVal = array[0];
        int maxVal = array[0];
//        找数组内的最大值 和 最小值
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
            if (array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }

//        创建一个数组（一定范围）
        int[] count = new int[maxVal-minVal+1];//默认都为0
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int countIndex = array[i];//计入array中的数
            count[countIndex-minVal]++;//通过-minVal来确认在count中的下标
        }//在count中已经统计好次数了

        int arrayIndex = 0;// 表示array数组的下标
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                array[arrayIndex] = i + minVal;//需要加上最先-的最小值
                count[i]--;//拷贝一个 次数-1
                arrayIndex++;//下标向后移动一位
            }
        }
    }
}
